岗位职责
1. 负责大语言模型（LLM）在行程规划、智能客服等场景的应用研发，包括算法设计、模型优化及工程化落地；
2. 深入探索LLM与检索增强生成（RAG）、多智能体（Multi-Agent）系统，提升复杂场景下的推理与交互能力；
3. 构建高效的Multi-Agent协作框架，设计任务分配、知识共享与动态决策机制；
4. 针对垂直场景进行LLM微调（Fine-tuning）、领域适配与性能优化，解决实际业务中的长尾问题；
5. 跟踪大模型领域前沿技术，推动技术在实际业务中的创新应用。

任职要求：
1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、数学等相关专业，有NLP/深度学习/LLM算法经验；
2. 熟练掌握PyTorch/TensorFlow等框架，理解Transformer、BERT、GPT等模型原理，有LLM项目经验；
3. 熟悉RAG技术栈（如向量数据库、检索排序、上下文增强生成），具备多轮对话系统开发经验；
4. 熟悉多智能体（Multi-Agent）协同架构设计，有任务分解、知识共享、动态规划等开发经验；
5. 具备LLM微调经验，熟悉PEFT、LoRA、RL等微调方法，具备大模型微调经验者优先。
6. 具备工程化落地能力，至少拥有一种后端技术栈（如Python Flask, Django, Fastapi等）和实际的工程经验。

场景经验：
1. 在智能客服、行程规划、AI Agent等领域有LLM项目经验者优先；
2. 了解主流Agent、RAG开发框架，如LangChain、AutoGen、Swarm、dify等；
3. 参与过开源LLM相关项目或贡献代码者优先。